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PCS 5708-5              Técnicas de Raciocínio Probabilistico em                       Inteligência Artificial            ...
Conteúdo     •        Estrutura da apresentação           1. Motivação           2. Exemplo           3. Como representar ...
1. Motivação           – Sabemos muito pouco sobre as certezas             associadas a realidade.           – Todas as le...
1. Motivação         Necessidade de integração de diferentes fontes heterogêneas          de dados georrefênciados.PCS 57...
1. Motivação         OGCWeb Services (OWS)           – Especificação definida utilizando padrões de             Internet ...
1. Motivação         OGCWeb Services (OWS)           – Especificação definida utilizando padrões de             Internet ...
1. Motivação           – Sensor Web Enablement (SWE)                 » Iniciativa da Open Geoespacial Consortiun (OGC)    ...
1. Motivação   Incerteza:     – A incerteza muitas vezes não pode ser        capturada por noções frequêncistas, entretant...
2. Exemplo   Exemplo:     – Você é um engenheiro de tráfego em uma       estrada molhada em uma noite de inverno em       ...
4. Como Representar a Incerteza           – A teoria de probabilidade Bayesiana é o             framework natural.        ...
4. Como Representar a Incerteza na Web                          Semantica           – A Web Semantica, consiste da padroni...
4. Como Representar a Incerteza na Web                          Semantica           – Aqui apenas o UncertML é citado por ...
4. Incerteza nos sistemas atuais (SOS)           – Em um SOS, a incerteza sobre o valor             apresentado pelo senso...
5. Qualidade e Incerteza - UncertML           – ISO19115 (que define os metadados para             serviços e informações ...
6. Incerteza em um SOS           – Não necessita de extensão para o SOS           – Apenas pequenas modificações no esquem...
5. Incerteza em um SOSPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial   16
6. Esquema no do banco de dados (52N)PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial   17
6. Exemplo           http://giv-uw.uni-muenster.de/openlayers/v2/           http://uncertws.aston.ac.uk/fera/#           h...
6. Exemplo           http://giv-uw.uni-muenster.de/openlayers/v2/PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Intel...
6. Exemplo           http://www.intamap.org/tryIntamap.php#PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligênci...
Referências           Mais detalhes:           – UncertWeb: www.uncertweb.org           – UncertML: www.uncertml.org      ...
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Apresentação Representação de Incertezas em OGC-SWE - SOS e WPS Services 52North, UncertML

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Apresentação Representação de Incertezas em OGC-SWE - SOS e WPS Services 52North, UncertML

  1. 1. PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial Representação de Incertezas em Serviços Geoespaciais: Serviços de Observação de Sensores (SOS) e Geoprocessamento (WPS) - UncertML Wilian França Costa Professor Responsável: Paulo Roberto CugnascaPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 1
  2. 2. Conteúdo • Estrutura da apresentação 1. Motivação 2. Exemplo 3. Como representar a incerteza 4. Como a incerteza é representada hoje 5. Qualidade e Incerteza 6. Incerteza em um Serviço de Observação de Sensores BibliografiaPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 2
  3. 3. 1. Motivação – Sabemos muito pouco sobre as certezas associadas a realidade. – Todas as leituras obtidas são derivadas de algum tipo de sensor » Outras abordagens podem ser apropriadas em situações diferentes (fuzzy, etc.).PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 3
  4. 4. 1. Motivação  Necessidade de integração de diferentes fontes heterogêneas de dados georrefênciados.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 4
  5. 5. 1. Motivação  OGCWeb Services (OWS) – Especificação definida utilizando padrões de Internet não-proprietários, a saber: World Wide Web (WWW) sobre o protocolo HTTP, Uniform Resource Locators (URLs), definição de tipos Multipurpose Internet Mail Extensions (MIME) e Extensible Markup Language (XML).PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 5
  6. 6. 1. Motivação  OGCWeb Services (OWS) – Especificação definida utilizando padrões de Internet não-proprietários, a saber: World Wide Web (WWW) sobre o protocolo HTTP, Uniform Resource Locators (URLs), definição de tipos Multipurpose Internet Mail Extensions (MIME) e Extensible Markup Language (XML). – Padrões de Serviços: » WMS (mapas), » WFS (features – vetores, poligonos, pontos) » WCS (raster: imagens – tiff, jpeg, etc) » WPS (Serviços de Geoprocessamento)PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 6
  7. 7. 1. Motivação – Sensor Web Enablement (SWE) » Iniciativa da Open Geoespacial Consortiun (OGC) » Interfaces interoperáveis e codificação de metadados » Integração com dados de redes heterogêneas de sensores em tempo real em uma infraestrutura de informação. » Padrões de Serviços: – SOS (Serviços para Observação de Sensores) – SPS (Programação e configuração) – SAS (Assinaturas de alertas) » Padrões atuais SWE para metadados – Observation & Measurements – SensorML – SWE CommonPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 7
  8. 8. 1. Motivação Incerteza: – A incerteza muitas vezes não pode ser capturada por noções frequêncistas, entretanto pode expressar um conhecimento parcial sobre um fenômeno(epistêmica x aleatória). » Expressar a incerteza a cerca da aleatoriedade dos fenômenos. – A abordagem bayesiana tem se mostrado o meio mais consistente de lidar com as incertezas (www.uncerweb.org) » Outras abordagens podem ser apropriadas em situações diferentes (fuzzy, etc.).PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 8
  9. 9. 2. Exemplo Exemplo: – Você é um engenheiro de tráfego em uma estrada molhada em uma noite de inverno em um país nórdico. http://youtu.be/JaJhm4J4idQ » O que você faria se obtivesse uma previsão do tempo em que a temperatura média na superfície da pista fosse de 1,5 ºC? – E se você obtivesse esta leitura: » A previsão de temperatura mínima da pista é de 1,5ºC e o desvio padrão 2,5ºC, o que você faria? » 1 hora após a observação da temperatura mínima, você obtém a leitura de 4,5ºC (previsão de 2.0ºC, stdPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 9
  10. 10. 4. Como Representar a Incerteza – A teoria de probabilidade Bayesiana é o framework natural. » Permite pensar o mundo como valores aleatórios que podem ser descritos por uma função de distribuição de probabilidade qualquer. » Pode ser utilizadas amostragem ou estatística descritiva. – Ao se estimar a distribuição, pode-se fazer a inferência utilizando as ferramentas de teoria de probabilidades.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 10
  11. 11. 4. Como Representar a Incerteza na Web Semantica – A Web Semantica, consiste da padronização dos tipos de dados utilizados na internet, para melhorar a interoperabilidade entre as informações trocadas. – Uma das liguagens utilizadas para a representação de conhecimento é a OWL, apoiada pelo W3C. – Existem algumas extensões e padrões que extentem a OWL para representar a incerteza associada aos dados: PR-OWL, BayesOWL e FuzzyOWL são algumas delas.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 11
  12. 12. 4. Como Representar a Incerteza na Web Semantica – Aqui apenas o UncertML é citado por estar sendo aplicado diretamente aos serviços OGC pelos grupos de desenvolvimento das aplicações para serviços WPS e SOS, 52ºNorth[52north.org] e Intamap [www.intamap.org].PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 12
  13. 13. 4. Incerteza nos sistemas atuais (SOS) – Em um SOS, a incerteza sobre o valor apresentado pelo sensor é codificada em no campo resultQuality do tipo DQ_Element (xml:anyType) – O problema com esta abordagem é a limitação de interoperabilidade no nbível de implementação.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 13
  14. 14. 5. Qualidade e Incerteza - UncertML – ISO19115 (que define os metadados para serviços e informações geográficas) trata dos metadados de qualidade, mas não da incerteza associada. – Para se representar as incertezas destes dados, foi definida um dicionario de metadados denominado UncertML. » Provê suporte para representar distribuições de probabilidade, estatísticas e realizações. » É amplamente utilizado: SWE, SBML, Semantic Web. Um tipo UncertML pode ser utilizado para quaisquer tipos de dados.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 14
  15. 15. 6. Incerteza em um SOS – Não necessita de extensão para o SOS – Apenas pequenas modificações no esquema do banco de dados. – A utilização das informações de incerteza, permite a construção de consultas contendo critérios de qualidade dos dados.PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 15
  16. 16. 5. Incerteza em um SOSPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 16
  17. 17. 6. Esquema no do banco de dados (52N)PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 17
  18. 18. 6. Exemplo http://giv-uw.uni-muenster.de/openlayers/v2/ http://uncertws.aston.ac.uk/fera/# http://www.intamap.org/tryIntamap.php#PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 18
  19. 19. 6. Exemplo http://giv-uw.uni-muenster.de/openlayers/v2/PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 19
  20. 20. 6. Exemplo http://www.intamap.org/tryIntamap.php#PCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 20
  21. 21. Referências Mais detalhes: – UncertWeb: www.uncertweb.org – UncertML: www.uncertml.org – Intamap: http://www.intamap.orgPCS 5708-5 Técnicas de Raciocínio Probabilistico em Inteligência Artificial 21

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